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所有物体都有必要联网吗？通过何种方式相联？

未来万物联网是一种什么状态呢？大到汽车，小到纽扣，都可能都会被植入芯片而冠上“智能”的名字。这种“智能”有必要吗？我们什么时候能实现呢？

第一点，我们常常说起“智能”，并不一定是这个产品本身具有“智能”，他们只是真正具有运算和处理能力的某个“大脑”的延伸终端而已。举一个简单的例子，你进电梯之前，电梯通过感应到有人就把门打开了，这当然不是电梯自己处理的，而是中央控制系统在管。同时，中控系统还有的部分程序负责通风，有的部分负责照明，有的部分调节供电。这个过程中，电梯、排气扇等设备就像我们的手脚，而中控系统才是真正具有“智能”的大脑。

以一瓶可乐为例，在生产之初，我们就能够通过相关技术，知道它的原料中蔗糖是由哪片甘蔗地提供。生产过程中，我们知道它是哪条流水线上出来的产品。再往后，我们知道它怎样被送到用顾客手上的。到这里，消费者看不到“智能”的影子。这瓶可乐在到手上之前却至少经过了原料供应商、生产商、销售终端等几个智能系统的管控。

那么对消费者而言，智能体现在哪些方面呢？其实，真正的智能可不是“溯源”这么简单。对用户而言，这基本将是一个不可感的过程。还是以上面那瓶可乐为例，我们买了这瓶可乐，喝下去是喜欢还是不喜欢呢？这就可能和我们前面讲的智能穿戴设备联系起来，通过对我们生理特征和动作的数据收集和分析，我们就能大致知道你喜不喜欢这种口味了。

在互联网时代，我们的做法是传照片，写评论，打分。那么到了物联网时代，这个过程很大一部分能自动完成，“买家秀”的方式将通过另一种真实而高效的途径反馈给生产商和其他买家。然后我们生产可乐的生产商慢慢就知道，这个顾客购买可乐的频率是多少，喜欢可乐里面含有多少气体，喜欢的甜度又是多少。

通过这样一步步建立精准的用户模型，未来我们享受到的衣食住行等等各方面的智能化服务将带来越来越贴近我们的真实想法，让我们感到这瓶可乐“真贴心”，而不是这瓶可乐“真智能”。

对个人用户而言，建立的是精准的模型，而对群体而言，通过收集到的用户信息，将能得到更加普遍适用的结果。于是可以为不同人群推出新的饮料，而这些饮料会在你刚好感到想喝一点的时候出现在你的手边。

从批量化向定制化过渡，物联网将为制造业发展带来哪些新的机会？

试想如果未来所有的物体都能联网，都具备与其他物体和人交流信息的能力，那么我们的生活会发生什么翻天覆地的变化？生活变得丰富而简单自然不必多说，在产品体验方面的改变会更令我们欣喜。

说到产品，你也许听过一个词：智能制造。智能制造是怎么一回事呢？我们可以从物联网的基本运作方式来说明。

首先是传感器，就是我们前面讲到的机器的“眼睛”和“耳朵”类似的东西。我们可以通过RFID（电子标签）等技术对正在生产线上等待加工的零件进行识别，这个过程就像刷身份证一样，能获取到产品的任何信息。通过这样的技术，我们就能够随时知道某个零件加工到哪一步了，还能对零件的质量进行监测，以防止零件出现问题。

由于能够实时对每个零件的状态进行把控，就为定制化的生产提供了可能。现在，我们作为消费者，不再只能被动选择商品，而是其在生产过程阶段还能参与其中，我们有机会把自己的想象力融入到我们需要的东西里。如果你想买一辆具有某些特色的车（如特别的标志，特殊的座椅，变色的车窗等），你要做的就是提前把这些告诉汽车生产厂家，他们就能按照你提出的要求，将一辆专属于你的汽车生产出来。

真正的个性化是要建立在硬件的成本足够低的前提下的，否则对最普通的消费者来说是没有意义的。这也是目前大力发展智能制造的一个原因，只有当整体的制造成本降到几乎不需要“人的劳动”的时候，才能把“制造物品”变成一种最基础的服务，像我们取之于大自然的水电气等一样。

但这并不是说制造的价值将大大降低乃至没有价值。其实，当制造变成了一种最基础的服务的时候，他将能够被更好的运用。举个简单的例子。现在我们用的网络服务，其实对个人来讲，每个月的网费虽然不便宜，但相对于衣食住行的费用还不算高，而网络带来的财富是有目共睹的。

大数据：藏在啤酒和尿布背后的秘密;云计算：物联网的隐形大脑。

我们提到物联网，就不得不把它与现在非常火热的另一个概念联系起来，那就是“大数据”。大数据是怎么一回事呢？

有一个为人津津乐道的“啤酒与尿布”经典案例。一家美国超市把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起，但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

在这个案例里面，丈夫的行为被预测出来，其预测的依据是根据长期经验所得的。因而，大数据就此产生了经济价值。同时微博、百度等则会对人们使用关键字搜索进行排名，从而让更多人知道最近大家的







































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